图像边缘的目标检测框位置优化校正方法、系统、介质及终端技术方案

本申请提供的图像边缘的目标检测框位置优化校正方法、系统、介质及终端，属于目标检测框位置优化校正技术领域，本发明专利技术通过目标检测算法对实时采集的图像中的人员进行检测，获取当前画面中所有人员人体位置信息的目标检测框，同时将每个人的目标检测框与多个预先设定的校正框进行比对，最终确认当前目标检测框进行优化校正的方案，并最终获取校正后的目标检测框，保障了当前画面中所有人体的目标检测框与实际人体位置之间的贴合情况，有效提高了人体和作业区域相对位置判定的准确率，在保障工厂人员安全的情况下保障了工厂正常的生产效率。率。率。

【技术实现步骤摘要】
图像边缘的目标检测框位置优化校正方法、系统、介质及终端


[0001]本申请涉及目标检测框位置优化校正
，特别是涉及图像边缘的目标检测框位置优化校正方法、系统、介质及终端。

技术介绍

[0002]随着工业自动化的发展，工厂大规模机械化生产代替传统人力生产的浪潮已然到来，随之而来的便是人机作业过程中的人员安全问题，例如机械臂等大型作业设备伤人事件时有发生。为保障人机作业中的人员安全，诞生了多种安全产品及安全辅助类产品，如安全门锁、光栅、激光扫描仪等传统设备。其中，能够对整个作业区域进行安全防护的代表性产品当属激光扫描仪，一旦人体进入其设定的作业区域即可触发关停信号，联动作业设备停机以保护人身安全。但其缺陷是无法对人和物体进行有效的区分，当非人目标进入作业区域时亦会触发作业设备停机，导致生产意外中断。而新兴的如采用摄像头视觉识别的方案，能对实时图像进行人员目标检测，并确定人员目标所在图像中的位置，由此可判定该人员是否进入图像中设定的作业区域。但此方案中，人体与安全防护区域相对位置的判定可能出现较大误差。
[0003]产生误差的原因是：摄像头采集的图像是2D的，使用常用的目标检测算法得到的人体目标是该2D图像上的矩形框，而设定的作业区域则是该2D图像上的多边形区域。常规的判定方法是，计算人体目标所在的矩形框与作业区域的多边形在图像上是否存在位置重叠，若重叠则判定人体目标已进入设定的作业区域。但由于3D空间到2D图像的成像存在投影关系，加之摄像头镜头导致的成像畸变，靠近图像边缘的人体矩形框往往不能很好的贴合人形，导致易误判作业区域外的人体(常为区域轮廓线边缘附近)处于作业区域中。在实际生产环境的影响是，只要当工作人员从作业区域边线旁走过时就极易触发设备停机，进而影响工厂生产效率。

技术实现思路

[0004]鉴于以上所述现有技术的缺点，本申请的目的在于提供一种图像边缘的目标检测框位置优化校正方法、系统、介质及终端，用于解决现有技术中由于摄像头对工厂作业区域进行实时画面采集并进行人员位置检测中出现的图像边缘目标检测框不贴合人体而产生的人体和作业区域相对位置关系判定异常的技术问题。
[0005]为实现上述目的及其他相关目的，本申请的第一方面提供一种图像边缘的目标检测框位置优化校正方法，包括：获取全景作业图像，并在所述全景作业图像中定位出用以表征作业区域的作业定位框；从所述全景作业图像中提取人体位置信息，并采用目标检测算法基于所述人体位置信息生成对应的目标检测框；基于检测框优化算法筛选出位于全景作业图像边缘的且需校正的目标检测框进行优化校正，据以得到校正后的目标检测框；获取校正后的目标检测框以及无需校正的目标检测框，将其与作业定位框进行位置重叠判定后输出所述人体位置信息与所述作业区域的相对位置关系信息，以判定全景作业图像中出现
的人体是否进入作业区域。
[0006]于本申请的第一方面的一些实施例中，对所述需校正的目标检测框进行优化校正的过程包括：在所述全景作业图像中预先标定若干个校正框；根据各校正框所对应的图像采集设备的采集角度来设定该校正框的校正角度；基于各所述校正框的校正角度得到该校正框所对应的宽度缩放系数；根据各所述校正框的校正角度及缩放系数对筛选出的需校正的目标检测框进行优化校正。
[0007]于本申请的第一方面的一些实施例中，各所述校正框采用不同形态的闭合区域进行设定。
[0008]于本申请的第一方面的一些实施例中，对所述需校正的目标检测框进行筛选的过程包括：将所述目标检测框与各所述校正框进行相对位置判定；若所述目标检测框落于任一所述校正框内，则所述目标检测框需进行优化校正；若所述目标检测框不落于各所述校正框内，则所述目标检测框无需进行优化校正。
[0009]于本申请的第一方面的一些实施例中，判断所述目标检测框是否落于任一所述校正框内的方式包括：若所述目标检测框的中心点位于所述校正框内，则所述目标检测框落于所述校正框内；若所述目标检测框的中心点在所述校正框外，则所述目标检测框不落于所述校正框内。
[0010]于本申请的第一方面的一些实施例中，所述根据各校正框所对应的采集设备的采集角度来设定该校正框的校正角度，其方法包括：采用虚线表示所述校正框的校正角度；所述校正角度的计算公式如下：x_bias＝x2
‑
x1；y_bias＝y2
‑
y1；angle＝atan(x_bias/y_bias)*180/3.14；其中，(x1，y1)为所述虚线的起点坐标，(x2，y2)为所述虚线的终点坐标，x_bias为所述虚线的横向坐标偏移量，y_bias为所述虚线的竖向坐标偏移量，atan()函数为反正切函数，angle为校正角度。
[0011]于本申请的第一方面的一些实施例中，所述基于各所述校正框的校正角度得到该校正框所对应的宽度缩放系数，其方法包括：所述宽度缩放系数与所述校正角度成映射关系；所述映射关系如下所示：0<＝angle<5时，widthScaleFactor＝0.9；5<＝angle<10时，widthScaleFactor＝0.8；10<＝angle<15时，widthScaleFactor＝0.75；15<＝angle<∞时，widthScaleFactor＝0.7；其中，angle为校正角度，widthScaleFactor为宽度缩放系数。
[0012]为实现上述目的及其他相关目的，本申请的第二方面提供一种图像边缘的目标检测框位置优化校正系统，其特征在于，包括：图像采集模块，获取全景作业图像，并在所述全景作业图像中定位出用以表征作业区域的作业定位框；筛选校正模块，从所述全景作业图像中提取人体位置信息，并采用目标检测算法基于所述人体位置信息生成对应的目标检测框；基于检测框优化算法筛选出位于全景作业图像边缘的且需校正的目标检测框进行优化校正，据以得到校正后的目标检测框；位置判定模块，获取校正后的目标检测框以及无需校正的目标检测框，将其与作业定位框进行位置重叠判定后输出所述人体位置信息与所述作业区域的相对位置关系信息，以判定全景作业图像中出现的人体是否进入作业区域。
[0013]为实现上述目的及其他相关目的，本申请的第三方面提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现所述图像边缘的目标检测框位置优化校正方法。
[0014]为实现上述目的及其他相关目的，本申请的第四方面提供一种电子终端，包括：处
理器及存储器；所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器用于执行所述存储器存储的计算机程序，以使所述终端执行图像边缘的目标检测框位置优化校正方法。
[0015]如上所述，本申请的图像边缘的目标检测框位置优化校正方法、系统、介质及终端，具有以下有益效果：
[0016]本专利技术通过目标检测算法对实时采集的图像中的人员进行检测，获取当前画面中所有人员人体位置信息本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种图像边缘的目标检测框位置优化校正方法，其特征在于，包括：获取全景作业图像，并在所述全景作业图像中定位出用以表征作业区域的作业定位框；从所述全景作业图像中提取人体位置信息，并采用目标检测算法基于所述人体位置信息生成对应的目标检测框；基于检测框优化算法筛选出位于全景作业图像边缘的且需校正的目标检测框进行优化校正，据以得到校正后的目标检测框；获取校正后的目标检测框以及无需校正的目标检测框，将其与作业定位框进行位置重叠判定后输出所述人体位置信息与所述作业区域的相对位置关系信息，以判定全景作业图像中出现的人体是否进入作业区域。2.根据权利要求1所述的图像边缘的目标检测框位置优化校正方法，其特征在于，对所述需校正的目标检测框进行优化校正的过程包括：在所述全景作业图像中预先标定若干个校正框；根据各校正框所对应的图像采集设备的采集角度来设定该校正框的校正角度；基于各所述校正框的校正角度得到该校正框所对应的宽度缩放系数；根据各所述校正框的校正角度及缩放系数对筛选出的需校正的目标检测框进行优化校正。3.根据权利要求2所述的图像边缘的目标检测框位置优化校正方法，其特征在于，各所述校正框采用不同形态的闭合区域进行设定。4.根据权利要求1所述的图像边缘的目标检测框位置优化校正方法，其特征在于，对所述需校正的目标检测框进行筛选的过程包括：将所述目标检测框与各所述校正框进行相对位置判定；若所述目标检测框落于任一所述校正框内，则所述目标检测框需进行优化校正；若所述目标检测框不落于各所述校正框内，则所述目标检测框无需进行优化校正。5.根据权利要求4所述的图像边缘的目标检测框位置优化校正方法，其特征在于，判断所述目标检测框是否落于任一所述校正框内的方式包括：若所述目标检测框的中心点位于所述校正框内，则所述目标检测框落于所述校正框内；若所述目标检测框的中心点在所述校正框外，则所述目标检测框不落于所述校正框内。6.根据权利要求2所述的图像边缘的目标检测框位置优化校正方法，其特征在于，所述根据各校正框所对应的采集设备的采集角度来设定该校正框的校正角度，其方法包括：采用虚线表示所述校正框的校正角度；所述校正角度的计算公式如下：x_bias＝x2
‑
x1；y_bias＝y2
‑
y1；angle＝...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐如钧，姚潇，邬江成，
申请(专利权)人：上海玉贲智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：